한국레노버가 엔비디아 GB10 그레이스 블랙웰 슈퍼칩을 탑재한 컴팩트한 AI 워크스테이션 ‘씽크스테이션 PGX(ThinkStation PGX)’를 출시했다. 새롭게 선보인 씽크스테이션 PGX는 AI 연구자, 개발자, 데이터 과학자, 엔지니어 등을 위한 전문 AI 워크스테이션이다. 최대 1페타플롭(1000 TOPS) AI 연산 성능을 제공하며 최대 2000억 개 파라미터를 가진 대규모 생성형 AI 모델을 처리할 수 있다. 128GB 통합 시스템 메모리를 탑재해 사용자는 최신 추론 AI 모델을 실험하고, 미세 조정 및 추론 작업을 원활하게 수행할 수 있다. 두 대의 시스템을 연결하면 최대 4050억 개 파라미터를 가진 더 큰 AI 모델까지 처리 가능하다. 1.13리터의 사이즈와 최소 1.2kg의 무게로 공간 활용성을 높였다.     씽크스테이션 PGX는 엔비디아 DGX OS와 엔비디아 AI 소프트웨어 스택은 물론, 파이토치(PyTorch), 주피터(Jupyter) 등 개발자에게 익숙한 도구와 프레임워크가 사전 구성되어 있다. 이를 통해 개발자는 데스크톱 환경에서 대규모 AI 모델을 즉시 프로토타이핑하고, 미세 조정 및 추론 과정을 거쳐 데이터센터나 클라우드로 손쉽게 배포할 수 있다. 생성형 AI 모델의 규모와 복잡성이 급격히 증가함에 따라 로컬 환경에서의 개발은 점점 더 많은 제약에 직면하고 있다. 대규모 모델의 프로토타이핑, 튜닝, 추론에는 방대한 GPU 메모리와 연산 성능이 요구된다. 씽크스테이션 PGX는 이러한 한계를 극복하고 AI 애플리케이션 프로토타이핑을 위한 강력하면서도 경제적인 플랫폼을 제공한다. 이에 따라 개발자는 AI 온프레미스 클러스터나 클라우드 컴퓨팅 환경의 리소스를 한층 효율적으로 활용할 수 있다. 또한 씽크스테이션 PGX 사용자는 엔비디아 AI 플랫폼 소프트웨어 아키텍처를 기반으로 코드를 거의 수정하지 않고도 데스크톱 환경에서 가속화된 클라우드 또는 데이터센터 인프라로 모델을 원활하게 이전 가능하다. 이를 통해 프로토타이핑, 미세 조정, 반복 등 개발 작업을 손쉽게 수행할 수 있다. 한국레노버의 신규식 대표는 “생성형 AI 시대를 맞아 기업과 연구기관의 AI 개발 역량이 핵심 경쟁력으로 부상하고 있다”며, “고성능이면서도 컴팩트한 씽크스테이션 PGX는 전문가들이 클라우드 인프라의 복잡성과 비용 부담 없이 확장 가능한 AI 기능을 구현할 수 있는 최적의 설루션”이라고 말했다. 이어 “레노버는 워크스테이션 포트폴리오를 지속적으로 확장해 전문가들이 생성형 AI 혁신을 가속화하고 채택할 수 있도록 적극 지원할 것”이라고 덧붙였다.

장동인 지음 / 2만 5000원 / 리코멘드 AI 도입, CEO의 기술 이해가 성공을 좌우한다 - 오라클·딜로이트 출신 전문가의 실전 AI 도입 전략서 출간 “기업의 AI 수준은 CEO의 AI 이해 수준을 넘을 수 없다.” ChatGPT부터 AI 에이전트까지 인공지능(AI)이 기업 경영의 핵심으로 부상했다. 기업들은 앞다투어 AI 도입에 나서고 있지만, 실질적인 성과를 내지 못하고 프로젝트가 좌초되는 사례가 속출하고 있다. 이는 시스템 구축에만 집중하고 현장과의 연동에 실패했거나, 경영진의 기술 이해 부족으로 전략을 세우지 못했기 때문이다. 국내 최고의 AI·빅데이터 전문가로 꼽히는 장동인 AIBB LAB 대표가 AI 도입의 성공 전략을 담은 책을 펴냈다. 오라클 본사, 딜로이트, 언스트앤영 등에서 30년간 글로벌 기업 컨설팅을 담당해 온 저자는 『돈 되는 AI, 어디서부터 무엇을 어떻게 해야 할까』를 통해 AI 도입을 고민하는 모든 기업인에게 실전 가이드라인을 제시한다. AI 프로젝트, 첫 문제 정의부터 실패한다 저자는 AI 프로젝트의 90%가 '첫 문제 정의 단계'에서부터 실패한다고 단언했다. 많은 기업이 AI를 도입하면 자동으로 성과가 나올 것이라 착각하지만, 명확한 문제 정의와 전략 없이는 실패를 피할 수 없다는 것이다. 이 책은 이론이 아닌 실전에 초점을 맞춰, 기업 현장에 바로 적용 가능한 구체적인 방법론을 제공한다. 특히 '돈 되는 AI' 문제 정의를 위한 4단계 필터링(문제 정의의 예리성, 데이터 연관성, AI 해결 가능 유형, ROI 산출)을 제시하고, ABCD 방법론(Analysis, Blueprint, Create, Develop)을 통해 AI 도입의 전 과정을 체계화했다. 경영진의 기술 이해가 기업의 생존을 결정한다 엔지니어 출신인 저자는 KAIST AI대학원 CAIO 과정 책임교수이자 6년간 <CEO를 위한 AI 코딩 강의>를 진행하며 경영진의 기술 이해를 강조해 왔다. 이 책에서도 경영진의 기술 이해가 AI 도입 성패를 좌우한다고 거듭 강조했다. 실무자를 위해서는 RAG(검색 증강 생성) 기술을 활용한 사내 지식 관리, AI 에이전트를 통한 업무 자동화, 기존 시스템과의 통합 방법 등 구체적인 실전 사례를 제시했다. 또한 보안이 중요한 기업 환경에 최적화된 오픈 소스 LLM, 클로즈드 소스 LLM, 하이브리드 등 다양한 AI 아키텍처를 비교 분석했다. 랭체인, 코파일럿 스튜디오 등 최신 AI 에이전트 개발 도구까지 실무 관점에서 총정리했다. 이 외에도 젠슨 황의 엔비디아 성공 비결, 딥시크(DeepSeek), 테스트 타임 스케일링, MCP(Model Context Protocol) 등 2025년 최신 AI 트렌드를 총망라해 AI 시대 비즈니스 방향을 고민하는 CEO, 임원, 기획자, 실무자 모두에게 필독서가 될 것으로 기대된다.

AI와 3D 그래픽 작업의 경계가 빠르게 허물어지고 있는 가운데, HP코리아가 차세대 크리에이터를 위한 새로운 솔루션을 선보인다. 10월 22일 오후 2시, 캐드앤그래픽스가 주최하는 웨비나 ‘고가의 GPU 없이도 최대 VRAM 96GB 작업 가능, HP Z AI 워크스테이션 및 사용기 소개’에서는 최신 HP Z AI 워크스테이션의 성능과 실제 현업 디자이너의 사용기를 생생하게 들을 수 있다. 이번 세션은 HP코리아의 차성호 이사(Value Products Category Manager)와 마루인터내셔널 배현수 부장(맥슨 한국총판 기술지원팀)이 발표자로 참여한다. 참가비는 무료이며, 사전등록을 통해 누구나 참여할 수 있다. 이번에 소개되는 HP Z AI 워크스테이션은 GPU 리소스에 대한 한계를 크게 낮춘 것이 특징이다. 고가의 GPU 없이도 최대 96GB VRAM을 활용할 수 있으며, 3D 디자인·렌더링 동시 작업, 대규모 LLM(대형언어모델) 실행 등 기존 워크스테이션에서 경험하기 어려웠던 고부하 작업을 로컬 환경에서도 안정적으로 수행할 수 있다. HP는 이번 모델을 통해 AI 시대의 ‘로컬 퍼포먼스 컴퓨팅’이라는 새로운 비전을 제시하고 있다. 특히 클라우드 의존도를 낮추면서도 고해상도 그래픽, 복잡한 시뮬레이션, 생성형 AI 모델 학습까지 가능하다는 점에서 크리에이터와 엔지니어 모두에게 주목받고 있다. 한편 이번 웨비나의 또 다른 핵심은 실제 현업 디자이너의 사용 경험이다. 맥슨(Maxon)의 한국총판 마루인터내셔널의 배현수 부장은 모션그래픽 디자이너이자 AI 크리에이터로, HP Z2 Mini G1a 데스크탑 워크스테이션을 활용한 협업 사례와 실무 노하우를 직접 공유할 예정이다. 이번 웨비나는 하이엔드 그래픽스, 3D 콘텐츠 제작, 생성형 AI 프로젝트를 수행하는 전문가들에게 실질적인 도움을 줄 것으로 기대된다.

매스웍스는 엔지니어, 과학자, 연구원의 생산성을 높이고 개발을 가속화하는 매트랩(MATLAB)용 생성형 AI 어시스턴트 ‘매트랩 코파일럿(MATLAB Copilot)’을 출시했다. 매트랩 및 시뮬링크 릴리스 2025b(Simulink Release 2025b, R2025b)에서 제공되는 매트랩 코파일럿은 매트랩 환경 내에서 코딩, 디버깅, 학습을 간소화하도록 설계되었다. 매트랩 코파일럿은 개발 워크플로 전반에 걸쳐 사용자를 지원하는 지능형 기능을 제공한다. 사용자는 매트랩 코파일럿 채팅(MATLAB Copilot Chat)에서 질문을 하고 매스웍스 문서와 실제 코드 예제를 기반으로 답변을 받아, 매트랩 환경을 벗어나지 않고도 신뢰할 수 있고 상황에 맞는 정보에 빠르게 접근할 수 있다. 사용자가 매트랩 편집기(MATLAB Editor)를 사용할 때 코파일럿이 자동 완성과 코드 예측을 제안하거나 자연어로 작성된 설명으로부터 코드를 생성하여, 더 빠른 개발과 더 효율적인 프로토타이핑을 가능하게 한다. 매트랩 코파일럿은 익숙하지 않은 코드를 설명하고, 주석을 추가하며, 오류 설명을 명확히 설명하고, 매트랩 테스트(MATLAB Test)를 사용하여 테스트를 생성하기도 한다. 이러한 기능은 디버깅 시간을 줄이고, 코드 품질을 향상시키며, 팀 간 더 빠른 온보딩과 협업을 지원한다.     매스웍스 엔지니어링 부서의 로이 루리(Roy Lurie) 부사장은 “매트랩 코파일럿은 사용자가 프로그래밍이 아닌 엔지니어링과 연구에 집중할 수 있도록 지원한다는 매스웍스의 오랜 접근 방식을 이어간다”면서, “기존 매트랩 워크플로에 생성형 AI를 직접 통합함으로써 매트랩 코파일럿은 매트랩과 시뮬링크를 엔지니어링 혁신 플랫폼으로 강화하여, 수백만 명의 엔지니어와 과학자가 세계에서 가장 혁신적인 엔지니어링 시스템을 설계하고 구축할 수 있도록 지원한다”고 말했다. 매스웍스의 세스 디랜드(Seth DeLand) 생성형 AI 부문 수석 제품 마케팅 매니저는 “매트랩 코파일럿은 엔지니어, 과학자, 연구원들이 이미 익숙하고 신뢰하는 매트랩 환경 안에서 그대로 활용할 수 있도록 설계되었다”면서, “이는 코드를 더 빠르게 작성할 수 있도록 지원할 뿐만 아니라 전체 개발 프로세스를 더 직관적이고, 협력적이며, 궁극적으로 더 강력하게 만드는 것이다. 앞으로 사용자들이 매트랩 코파일럿을 어떻게 활용할지 기대된다”고 말했다.

지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어가 제품 수명주기 관리 소프트웨어인 팀센터(Teamcenter)를 확장해 AI 기반 수명주기 평가(LCA) 기능을 추가했다고 발표했다. ‘팀센터 지속가능성 수명주기 평가(Teamcenter Sustainability Lifecycle Assessment)’ 소프트웨어는 설계 전문가, 엔지니어, 제조업체가 AI와 공급망 데이터를 활용해 지속 가능하고, 규제를 준수하며, 혁신적인 제품을 보다 효율적으로 개발할 수 있도록 지원한다. 이는 제품 수명주기 전반에 인텔리전스를 부여하려는 지멘스 전략의 일부분으로, 디지털 트윈과 데이터 백본(backbone)을 활용해 제품, 공정의 모든 단계에 맥락적 인사이트를 제공한다. 지멘스와 메이커사이트(Makersite)가 공동 개발한 팀센터 지속가능성 수명주기 평가는 지멘스가 가장 디지털 트윈에서 얻은 산업 데이터를 활용해 새로운 인사이트를 창출하는 여러 방법 중 하나다. AI 기반의 예측 LCA 데이터와 분석 기능을 팀센터에 추가함으로써 지멘스는 진정한 정보에 기반한 설계 및 제조 의사 결정을 위한 심층적인 인사이트를 제공하는 새로운 수명 주기 인텔리전스 계층을 구축했다. 이를 통해 기업은 데이터 사일로를 제거하고 설계, 엔지니어링, 지속가능성 팀 간 협업을 간소화할 수 있다. 또한 보다 빠르고 정보에 기반한 의사 결정을 내려 규제를 준수하고, 안전하며, 비용 효율적인 친환경 제품을 개발할 수 있다.     팀센터 지속가능성 수명주기 평가 설루션은 엔지니어링 및 제조 팀이 제품 수명주기 전반에 걸쳐 조기에 제품의 환경 규제 준수, 공급망 위험, 비용 등을 평가하도록 지원한다. 이 설루션은 기계 제품 엔지니어링, 전자·전기 설계, 시뮬레이션 애플리케이션에 통합돼 있다. 제품 팀은 초기 제품 개발 단계에서 간접 온실가스 배출량(Scope 2 및 Scope 3)을 포함한 ISO 준수 LCA 보고서를 활용해 제품의 지속가능성, 규제 준수, 장기 수익성을 개선시킬 수 있다. 또한 사용자는 팀센터에서 제품의 BOM(bill of materials)에 직접 내장된 다중 기준(multi-criteria) 시뮬레이션 결과를 분석해 비용, 성능, 지속가능성 요소 간의 균형을 더욱 효과적으로 유지할 수 있다. 이를 통해 기업은 모듈화, 재활용 가능성, 재사용과 같은 친환경 설계 전략을 채택할 수 있다. 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어의 프랜시스 에반스(Frances Evans) 라이프사이클 협업 소프트웨어 부문 수석 부사장은 “속도, 비용 효율, 규정 준수를 유지하면서 지속가능성을 핵심으로 하는 제품을 개발하려면, 제조 기업 전체에 획기적으로 확장된 수명주기 인텔리전스가 필요하다. 기업들은 까다로운 글로벌 규제 요건과 환경 영향을 줄여야 하는 과제에 직면해 있다”면서, “이런 가운데 지멘스는 고객이 AI를 활용해 지속가능성을 고려한 설계를 수행하고, 순환성(circularity)을 구현하며, 처음부터 재료 선택을 최적화할 수 있도록 지원하고 있다. 팀센터의 제품 수명 전반에 걸친 전체 LCA 기능을 통해, 고객은 실시간 환경 데이터를 토대로 제품 혁신을 전환할 수 있다”고 전했다. 메이커사이트의 닐 드수자(Neil D'Souza) CEO 겸 창립자는 “지멘스와 협업을 통해 제품 수명주기 인텔리전스를 핵심 개발 워크플로에 직접 적용할 수 있게 됐다. 지멘스 팀센터와의 통합으로 메이커사이트는 초기 제품 설계부터 제조 BOM에 이르기까지 엔지니어의 일반적인 도구 내에서 비용, 규제 준수, 위험, 환경 성과에 대한 정확하고 상세한 인사이트를 제공한다. 이 통합은 경제적이고 안전하며 지속 가능한 제품 개발을 가속화한다. 동시에 제품 마스터 데이터를 향상시키며, 기업이 증가하는 규제 준수 요건에 수월하게 선제적으로 대응할 수 있도록 지원한다”고 말했다.

워크스테이션은 콤팩트한 외형 속에 데스크톱급 성능을 담아낸 전문가용 시스템이다. 단순한 소형 PC와 달리, 3D·영상·AI·엔지니어링 등 고성능이 필요한 크리에이터와 전문 작업자를 위해 설계된 것이 특징이다. 이번 리뷰에서는 실제 소프트웨어 워크플로와 AI·LLM 테스트까지 다양한 관점에서 심층 평가를 진행했다.   ▲ HP Z2 미니 G1a   하드웨어 및 설치 환경 HP Z2 미니 G1a(HP Z2 Mini G1a)의 가장 큰 강점 중 하나는 강력한 하드웨어 스펙이다. AMD 라이젠 AI 맥스+ 프로 395(AMD Ryzen AI Max+ PRO 395) 프로세서(16코어 32스레드, 3.00GHz), 최대 128GB LPDDR5X 메모리, 8TB NVMe SSD, 그리고 16GB VRAM을 탑재한 라데온 8060S(Radeon 8060S) 통합 그래픽 등, 동급 소형 워크스테이션에서는 보기 힘든 구성을 갖췄다. 특히 메모리는 최대 128GB까지 확장 가능하며, 이 중 최대 96GB를 그래픽 자원에 독점 할당할 수 있다. 듀얼 NVMe 및 RAID 지원으로 대용량 데이터 처리와 안정성을 확보했으며, 50TOPS에 달하는 NPU 성능 덕분에 AI 추론 등 최신 워크로드도 소화할 수 있다. 테스트는 윈도우 11 프로 기반, 64GB RAM과 16GB 라데온 8060S, 듀얼 NVMe SSD가 장착된 구성으로 진행됐다.   ▲ HP Z2 미니 G1a의 하드웨어 스펙   전문 소프트웨어 워크플로 직접 HP Z2 미니 G1a를 사용해 본 첫 인상은 “미니 사이즈에서 이 정도 성능이라니?”였다. 크기는 작지만, 성능은 결코 작지 않았다. 시네마 4D(Cinema 4D)로 복잡한 3D 신을 제작하고, 지브러시(ZBrush)에서 대형 폴리곤 모델링과 서브툴 멀티 작업을 해 보니 작업 흐름이 부드럽고, 장시간 동작에도 다운이나 랙 없이 꾸준한 성능으로 작업할 수 있었다. 시네벤치(Cinebench), 시네마 4D, 지브러시, 애프터 이펙트(After Effects), AI 생성형 이미지·영상, LLM 실행 등 전 영역에서 성능 저하를 체가하기 어려웠다. 시네마 4D에서는 수십만~수백만 폴리곤에 달하는 대형 3D 신 파일을 불러오고, 뷰포트 내 실시간 조작이나 배치 렌더링, 애니메이션 키프레임 작업에서 CPU 기반 멀티스레드 성능이 큰 장점을 발휘했다. 시네벤치 2024 멀티코어 점수는 1832점으로, 애플의 M1 울트라보다 높은 수치를 달성해 전문 사용자에게 매력적인 대안이 될 것으로 보인다.   ▲ 시네마 4D에서 테스트   애프터 이펙트 환경에서는 GPU 가속 지원이 부족한 점에도 불구하고, 강력한 CPU 성능 덕분에 고해상도(4K) 다중 레이어 영상 합성, 이펙트, 복수 트랙 편집에서도 랙이나 끊김 없이 작업을 이어갈 수 있었다. 시네마 4D, 지브러시, 콤피UI(ComfyUI) 등과의 멀티태스킹 환경에서도 리소스 병목 없이 쾌적하게 여러 프로그램을 병행 실행하는 것이 가능했다.   ▲ 애프터 이펙트에서 테스트   아이언캐드 대형 어셈블리 테스트 엔지니어링 현장에서 요구되는 대형 어셈블리 작업을 검증하기 위해 동료와 함께 아이언캐드(IronCAD)로 2만여 개(2만 1800개)에 달하는 파트가 포함된 820MB 대용량 CAD 파일을 로딩해 테스트를 진행했다. 이 워크플로는 최근 산업·기계 설계 현장에서 자주 마주치는 극한 환경을 그대로 반영한 조건이었다. 테스트 결과, HP Z2 마니 G1a의 평균 FPS는 약 19로 측정됐다. 이는 노트북용 RTX2060 GPU가 내는 실제 CAD 작업 성능과 동등한 수준에 해당한다. 고용량 모델의 빠른 불러오기, 실시간 3D 뷰 조작, 개별 파트 속성 편집 작업에서 큰 병목이나 지연 없이 효율적인 사용 경험을 확인했다. 대형 파일임에도 불구하고 시스템 자원 부족이나 다운 없이 멀티태스킹 환경에서도 안정적으로 작업이 이어지는 점이 인상적이었다.   ▲ 아이언캐드에서 테스트   AI 및 LLM 활용 AI 작업이나 LLM 실행에서도 강점이 명확했다. 콤피UI에서 Wan2.2, Video-wan2_2_14B_t2v 같은 고사양 텍스트-비디오 생성 모델도 무리 없이 돌릴 수 있었고, LM 스튜디오(LM Studio)와 올라마(Ollama) 기반의 대형 LLM 역시 빠른 추론 속도를 보여줬다. NPU(50TOPS)의 연산 가속과 64GB RAM의 넉넉함 덕분에, AI 모델 로컬 실행/추론에서 항상 안정적인 환경이 보장된다는 느낌이다. 오픈소스 AI 이미지 생성이나 텍스트-비디오 워크플로도 CPU-메모리 조합만으로 병목 없이 부드럽게 동작했다. 쿠다(CUDA)를 지원하지 않는 환경의 한계로 일부 오픈소스 AI 툴은 실행에 제약이 있었으나, CPU와 NPU 조합만으로도 로컬 기반 AI 이미지 생성 및 텍스트-비디오 워크플로에서 동급 대비 빠르고 매끄러운 결과를 보였다.    ▲ 콤피UI에서 테스트   LLM 분야에서는 LM 스튜디오와 올라마를 이용해 7B~33B 규모의 다양한 대형 언어 모델을 구동했다. 64GB RAM과 50TOPS NPU의 지원 덕분에 GPT-3.5, 라마 2(Llama 2) 등 대용량 파라미터 기반의 모델도 실제 업무에서 실시간 질문-응답, 코드 자동완성, 문서 요약 등에 무리 없이 활용 가능했다.   ▲ LLM 테스트   통합 메모리 아키텍처 효과 Z2 미니 G1a의 최고 강점은 UMA(통합 메모리 아키텍처)에 있다. 이 기술은 시스템 메모리(RAM)의 상당 부분을 GPU 연산에 직접 할당해, 기존 분리형 GPU VRAM 성능의 한계를 극복한다. 실제로 탑재된 메모리(64GB~128GB 중 구매 옵션에 따라 선택)를 GPU에 최대 96GB까지 독점적으로 할당할 수 있으며, 복잡한 3D·그래픽 집약적 프로젝트 처리와 생성형 AI·LLM 등의 작업에서 병목 없이 고효율 워크플로를 경험할 수 있었다.   실사용·테스트를 위한 리뷰 환경 제품 리뷰 당시 64GB RAM 탑재 모델을 기준으로, 기본 설정에서는 16~32GB를 GPU에 할당해 일반 CAD·3D·AI 작업을 진행했다. 또한 고해상도 3D 렌더나 생성형 AI 영상 작업에서는 BIOS/소프트웨어에서 48~50GB까지 VRAM 할당을 수동 조정해 본 결과, 대형 프로젝트 파일에서 뷰포트 프레임 저하나 메모리 부족 경고 없이 안정적인 작업 환경을 제공했다. 반대로 GPU에 할당하는 메모리를 늘리면 고용량 데이터 병목이 해결되고, 3D 뷰포트 FPS나 AI 추론 속도 및 이미지 품질·정확도가 확실히 향상되는 것이 일관되게 확인되었다. 실제 기업 환경에서는 128GB 모델을 쓰면 최대 96GB까지 VRAM 할당이 가능하므로 GPU 메모리 병목이 무의미해지고, 기존 미니PC와는 비교할 수 없는 확장성과 작업 안전성을 확보할 수 있다.   아쉬운 점 첫째, 테스트용으로 받았던 장비에서는 HDMI 단자의 부재로 미니 DP로 모니터를 연결해야 했는데, 이는 테스트했던 데모 제품의 기본 옵션에 해당한다. 하지만 HP Z2 미니 G1a는 기업용/구매 시 고객 요구에 따라 HDMI 포트를 포함한 맞춤형 Flex I/O 슬롯 옵션 구성이 가능하다고 한다. 실제로 HP 공식 문서 및 판매 페이지에 따르면, 썬더볼트4(Thunderbolt4), USB-C, 미니 DP 외에도 HDMI를 Flex IO 슬롯에 추가할 수 있으므로, 다수의 모니터·TV·AV 장비로 연결해 사용하는 환경에서도 문제없이 세팅할 수 있다. 둘째, GPU가 AMD 라데온 기반이기 때문에 엔비디아 CUDA를 필요로 하는 GPU 가속 작업(예 : Redshift GPU 렌더러, 딥러닝 프레임워크)은 아예 테스트 자체가 불가능하다. AI, 3D, 영상 워크플로에서 CUDA 생태계를 사용하는 환경에서는 제품 선택 전 미리 확인이 필요하다. 셋째, 고부하 작업 시 팬 소음이 다소 발생할 수 있으므로 조용한 사무실 환경이라면 쿼이엇 모드 설정이 필요하다.   결론 및 추천 HP Z2 미니 G1a 워크스테이션은 한정된 공간에서 고성능이 필요한 크리에이티브 및 AI 전문가, 엔지니어, 디지털 아티스트에게 탁월한 선택지가 될 수 있다. 실제로 써보면, 공간 제약이 있는 환경에서도 3D 모델링, 영상 편집, 생성형 AI, LLM 추론 등 고사양 멀티태스킹을 안정적으로 병행할 수 있었고, 기업용 보안, ISV 인증, 최신 네트워크까지 갖췄다. 다양한 작업을 동시에 손쉽게 처리할 수 있다는 점에서 미니 데스크톱 중에서도 실전 현장에 ‘매우 쓸 만한’ 최상위 선택지라고 생각이 든다. 비록 CUDA 미지원 및 HDMI 포트 부재라는 한계가 있지만, CPU·메모리 중심의 워크플로에선 동급 최고 수준의 안정성과 성능을 보여준다. 최신 AI 및 LLM, 3D·영상·컴포지팅 등 멀티태스킹이 잦은 전문 분야라면 이 제품이 오랜 기간 든든한 실전 파트너가 될 것이다. 견적 상담 문의하기 >> https://www.hp.com/kr-ko/shop/hp-workstation-amd-app   ■ 배현수 부장 마루인터내셔널(맥슨 한국총판) 기술지원팀, AI 크리에이터, 모션그래픽 디자이너     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

‘코리아 그래픽스 2025’가 지난 9월 11~12일 온라인으로 진행됐다. ‘AI로 혁신하는 3D 시각화와 산업의 미래’를 주제로 열린 ‘코리아 그래픽스 2025’에서는 급변하는 기술 트렌드 속에서 AI(인공지능)와 3D 시각화가 산업과 문화 전반에 미치는 영향력을 조명했다. 또한 AI 기술의 실질적인 적용 사례와 잠재력을 통해, AI가 단순한 도구를 넘어 창의적 동반자로 진화하는 흐름을 짚었다. ■ 정수진 편집장   ■ 같이 보기 : [포커스] 코리아 그래픽스 2025, AI로 가속하는 산업과 크리에이티브의 변화를 짚다 (1)     AI·3D 시각화 기술의 현재와 미래를 짚다 9월 11일에는 ‘디지털 트윈 & 3D 시각화’ 트랙이 진행됐다. 에픽게임즈 코리아의 권오찬 시니어 에반젤리스트는 ‘리얼타임을 통한 디지털 트랜스포메이션의 진화, 그리고 에픽게임즈의 에코시스템’을 주제로 발표했다. 그는 디지털 트윈을 통한 시각화가 건축, 도시 계획, 훈련 시뮬레이션, 자동차 산업 등 다양한 분야에서 혁신적인 의사결정을 이끌어내는 사례를 소개하면서, 3D 인터랙티브 콘텐츠로의 전환을 강조했다. 권오찬 시니어 에반젤리스트는 “에픽게임즈는 이러한 변화를 성공적으로 지원하기 위해 나나이트, 루멘, 라지 월드 코디네이터, 절차적 콘텐츠 생성 툴 같은 리얼타임 렌더링 기술과 함께 메타휴먼, 애셋 스토어, 리얼리티 스캔 2.0 등 풍부한 에코시스템을 제공한다”고 밝혔다.   ▲ 에픽게임즈 코리아 권오찬 시니어 에반젤리스트   HP 코리아의 차성호 이사는 ‘AI 워크스테이션을 통한 생산성 향상 방안 및 사례’를 발표했다. 워크스테이션은 R&D, 금융, 데이터 과학, AI 등의 분야에서 성능과 안정성을 겸비한 비즈니스 제품군으로 자리잡고 있다. 차성호 이사는 HP의 AI 워크스테이션이 40 TOPS 이상의 NPU(신경망 처리장치)와 코파일럿 키를 탑재하고 있으며, 대량의 그래픽 메모리를 바탕으로 솔리드웍스, 오토데스크 레빗, D5 렌더 등 ISV 애플리케이션에서 높은 생산성 향상을 보인다고 소개했다. 또한, 프로그램과 목적에 따른 최적 하드웨어 선택의 중요성을 강조하면서, “HP는 데모 프로그램을 통한 성20 · 능 검증 기회를 제공한다”고 덧붙였다.   ▲ HP 코리아 차성호 이사   에스엘즈의 정재헌 대표는 ‘AEC 산업을 위해 진화하는 공간지능 기술’을 주제로, 2020년 캐나다 ‘어그멘티드 그라운드’ 프로젝트의 AR 원격 시공 경험을 비롯해 자체 개발한 추론형 AI로 BIM 모델 이미지를 학습하여 고객사의 MEP 설계 노하우의 보안을 유지하면서 자동 배관 설계를 진행한 사례를 소개했다. 또한 ‘증강 휴먼’ 기술이 피지컬 AI 기반의 ‘증강 로봇’으로 진화하는 여정도 공유했다. 정재헌 대표는 “초기 AR 디바이스 탑재를 넘어 휴머노이드 로봇 및 드론에도 공간 지능 기술을 적용 중이며, 드론에서 수신한 GNSS 좌표를 기반으로 BIM 모델을 고정밀 증강하여 실시간 현장 영상 위에 데이터를 매핑하는 데 성공했다”고 밝혔다.   ▲ 에스엘즈 정재헌 대표   유니티코리아의 김현민 시니어 설루션 엔지니어는 ‘유니티 애셋 매니저로 혁신하는 CAD 데이터 관리와 실시간 협업’에 대해 발표했다. 그는 “유니티가 디자인 및 프로토타입 작업 간소화, 비용 절감, 브랜드 경험 강화 등 산업 전반에 몰입감 있고 인터랙티브한 경험을 제공한다”고 설명했다. 오픈 플랫폼인 유니티는 카티아, 솔리드웍스 등 70여 종의 CAD 포맷을 지원하며 애셋 관리, 버전 관리와 함께 20여 종 이상 플랫폼 빌드를 제공하는 엔드 투 엔드 설루션을 제공한다. 또한 유니티 애셋 매니저(Unity Asset Manager)는 클라우드 기반에서 대용량 CAD/3D 데이터를 효율적으로 관리하며, AI 태깅, 버전 관리, 데이터 스트리밍 기능을 통해 실시간 협업 환경을 구축한다.   ▲ 유니티코리아 김현민 시니어 설루션 엔지니어   메가존클라우드의 홍동희 유니티 유닛 테크 그룹장은 ‘CAD와 유니티의 만남 : 새로운 비즈니스 수익 모델과 창의적 혁신’을 발표했다. 그는 “유니티의 실시간 렌더링, 인터랙티브 기능, 멀티플랫폼 배포 능력이 정밀한 설계에 강점을 가진 CAD에 새로운 가치를 부여하고 수익화할 수 있다”고 강조했다. 또한, 가상 복제본 생성부터 AI 결합을 통한 완전 자율화까지 디지털 트윈의 진화 과정을 설명하며, “유니티는 디지털 트윈 개발을 위한 최적의 플랫폼”이라고 전했다. 유니티의 에코시스템을 활용해 기업은 새로운 비즈니스 영역을 창출하고, 개인은 CAD와 유니티를 겸비한 전문가로서 경쟁력을 강화할 수 있다는 것이 그의 설명이다.   ▲ 메가존클라우드 홍동희 유니티 유닛 테크 그룹장   캐디안의 한명기 상무는 ‘AI 이미지 인지기술 기반 3D 도면 생성 방안 및 적용 설루션 소개’를 주제로 발표를 진행했다. 한명기 상무는 “캐디안은 1990년 설립된 국산 CAD 개발 기업으로, 2020년에는 AI CAD 개발을 선언하며 설계 도면 생성 과정의 어려움을 해결하는 데에 AI를 접목했다”고 설명했다. 캐디안은 최근 전통 목조 건축의 손도면을 2D/3D 도면화하는 ‘CADian TWArch’를 개발하여 불국사 복원 가상 설계에 적용했으며, 올해 연말 출시 예정이다. 또한, 현대 건축을 위한 ‘CADian AI-CE’는 JPG, PDF, DWG 등 다양한 도면에서 벽체, 창호, 룸 정보 등을 AI로 탐지하여 도면을 재생성하고 BOM을 산출한다. 한명기 상무는 “캐디안 AI CAD의 미래는 스마트 블록, 디자인 어시스턴트, 인스펙션 시스템 등 기능 강화와 함께 궁극적으로 AI 에이전트를 통한 ‘말로 설계하는 세상’을 목표로 한다”고 전했다.   ▲ 캐디안 한명기 상무   이노시뮬레이션의 이지선 CTO는 ‘모빌리티 XR 사례와 AI 융합 기술의 미래’를 전망했다. 그는 XR 기술이 나와 외부 세계를 소통하는 모든 통로를 대체하는 기술이며, 그래픽, 디바이스, 시뮬레이션 기술과 밀접하다고 정의했다. 그리고 운전 시뮬레이터, 가상 훈련, HMI 검토, 가상 품평, AR HUD 등 다양한 모빌리티 XR 응용 사례를 소개하며 개발 기간과 비용 절감 효과를 강조했다. 이지선 CTO는 “AI와 XR 기술의 결합은 모빌리티 무인화 시대를 가속화할 것”이라면서, “이노시뮬레이션은 AI 개발 툴을 활용하여 AI와 모빌리티가 혼합된 시뮬레이션 시스템을 연구 개발 중”이라고 소개했다.   ▲ 이노시뮬레이션 이지선 CTO   디자인과 제조의 미래를 만드는 생성형 AI 9월 12일에는 ‘AI 비주얼 트렌드 & 응용’ 트랙이 진행됐다. LG CNS의 정용기 선임은 ‘Image Gen.AI를 활용한 업무 생산성 향상 방안’에 대한 발표에서, 생성형 AI 기술에 기반한 LG CNS의 Image Gen.AI 엔진을 소개했다. 이를 활용하면 디자인 과정에서 아이디어 구상 시간을 단축하는 등의 프로세스 개선을 통해 비주얼 콘텐츠의 생성 시간과 비용을 50% 이상 줄여줄 수 있다는 것이 정용기 선임의 설명이다. 또한, LG CNS의 Image Gen.AI 엔진을 탑재한 COP(Content Optimization Platform)도 소개했다. COP는 이미지 생성 및 편집, 배경 제거/교체/확장, 부분 수정 등의 기능을 제공하며, 특화 학습을 통해 고객사의 특정 스타일을 반영한 마케팅 이미지를 생성한다. 정용기 선임은 “COP는 제품의 디테일을 유지하면서 다양한 연출 컷을 만들 수 있으며, 향후 매체별 배너 이미지 자동 생성 기능을 개발 중”이라고 밝혔다.   ▲ LG CNS 정용기 선임   아이스케이프의 조세희 대표는 ‘이미지부터 3D까지 : 크리에이터가 알려주는 생성형 AI 영상 제작’을 주제로 발표했다. 조세희 대표는 AI를 활용한 영상 콘텐츠 제작 과정을 실무 사례와 함께 소개하면서, “영상 제작은 스토리보드, 키 이미지 생성, 영상화, 음악 생성, 편집의 5단계로 진행되며, AI가 텍스트, 이미지, 오디오, 3D 모델 등 다양한 콘텐츠를 생성한다”고 설명했다. 또한, 3D 오브젝트를 활용해 가상 공간에서 영상을 만들고, 미드저니의 옴니 레퍼런스와 페이스 스왑, 일레븐랩스를 이용해 가상 인간의 일관된 이미지와 음성을 제작하는 과정도 시연했다. 조세희 대표는 “AI는 생산성을 높일 수 있는 도구이지만, 영상 구조, 조명, 연출 등의 기본 지식은 필수”라고 짚었다.   ▲ 아이스케이프 조세희 대표   AI팩토리의 김태영 CEO는 ‘크리에이터를 위한 AI 에이전트 활용 및 ‘바이브 코딩’ 발표를 통해 엔트로픽의 클로드 코드(Claude Code)를 활용해서 AI와 협업하여 코드를 작성하고 실행하는 방법을 시연했다. 바이브 코딩(vibe coding)은 대화식으로 사용자가 원하는 내용을 AI 에이전트에게 전달하면 AI가 코딩을 수행하는 방식이다. “요구사항 명세서 역할을 하는 파일을 통해 더욱 상세한 지시가 가능하다”고 소개한 김태영 CEO는 발표 중 실제 라이브 시연을 통해 상품 소개 웹 페이지를 제작하고, AI가 텍스트와 이미지를 자동 생성하여 콘텐츠를 풍부하게 만드는 과정을 선보였다.   ▲ AI팩토리 김태영 CEO   IUM SPACE의 이윰 대표는 ‘AI 툴로 구현하는 비주얼 세계 : 실무 적용과 아트워크 융합 사례’를 주제로 발표했다. 생성형 AI 시대의 진정한 창의성은 ‘세계관 디자인’에 있다고 짚은 이윰 대표는 미드저니의 스타일 레퍼런스 기능을 통해 42억 개의 스타일 시드를 탐색하며 “각 시드가 담고 있는 고유한 세계관을 이해하는 것이 중요하다”고 설명했다. 또한, 인간의 상상력과 AI의 지능을 결합하여 고유한 스타일과 이야기를 만드는 과정을 소개했다. 이윰 대표는 “AI는 의미를 생성하지 않으므로, 인간 창작자가 의미를 부여하고 다양한 이미지를 통합하여 스토리를 완성하는 것이 핵심”이라고 전했다.   ▲ IUM SPACE 이윰 대표   ■ 같이 보기 : [포커스] 코리아 그래픽스 2025, AI로 가속하는 산업과 크리에이티브의 변화를 짚다 (1)

매스웍스는 한국전자통신연구원(ETRI)이 매스웍스의 매트랩(MATLAB)과 시뮬링크(Simulink)를 활용하여 직교형 레이더 신호 송수신용 실시간 신호처리 모듈을 개발했다고 발표했다. 이 모듈은 내셔널인스트루먼트(NI) FPGA(Field-Programmable Gate Array) 기반 레이더 에뮬레이션 동작을 가속화한다. ETRI 입체통신연구소의 전파연구본부는 소출력 레이더 시스템에서 동작하는 직교형 레이더 신호 송수신이라는 복잡한 신호 처리 과제를 해결하기 위해, 매트랩과 시뮬링크를 활용한 모델 기반 설계(MBD) 접근 방식을 도입했다. 이를 통해 알고리즘을 시스템 수준에서 설계하고 검증한 뒤 자동 HDL 코드 생성과 하드웨어 구현까지 가능해졌으며, FPGA 기반 실시간 처리 시스템의 개발 효율성과 구현 정확도를 동시에 향상시켰다. 실시간 신호처리 모듈을 개발하는 과정에서 ETRI 연구팀은 그래픽 프로그래밍 환경을 이용한 기존의 CPU 기반 실행 방식만으로는 정해진 시간 내에 다중 신호를 동시에 분석하고 처리해야 하는 성능 요구사항을 충족할 수 없음을 확인했다. 신호 간섭을 줄이기 위한 정합 필터 뱅크(matched filter bank)와 같은 병렬 처리 알고리즘은 실시간 실행이 필요했고, 직교 신호 수신기는 파이프라인 구조로 구현되어야 했다. 이에 연구팀은 이러한 성능 목표 달성을 위해 NI FPGA로의 전환이 필수라고 판단했다. 그러나 매트랩 알고리즘을 HDL 코드로 변환하는 과정은 비효율적이고 오류가 발생하기 쉬웠으며, 특히 알고리즘이 변경될 때마다 수동으로 코드를 업데이트해야 하는 문제가 있었다.  또한, 알고리즘과 HDL 코드 간의 구조적 불일치로 인해 디버깅 과정이 복잡해졌다.     이러한 문제를 해결하기 위해 연구팀은 알고리즘을 시뮬링크 모델로 변환한 후 HDL 코더(HDL Coder)를 통해 HDL 코드를 자동 생성하는 워크플로를 선택했다. 이러한 접근 방식을 통해 아키텍처, 고정소수점 데이터 타입, 구현 방법 등 FPGA 구현을 위한 다양한 설계 옵션을 쉽게 평가할 수 있었다. 또한 매스웍스의 HDL 베리파이어(HDL Verifier)를 활용해 생성된 HDL 코드와 원본 알고리즘의 동작을 코시뮬레이션을 통해 비교함으로써, 시스템 수준에서의 동작 검증과 성능 테스트를 효과적으로 수행했다. ETRI는 기존의 수동 코딩 워크플로 대비 HDL 코드 구현과 검증에 소요되는 시간과 노력을 약 50% 절감할 수 있었다. 더 나아가, 알고리즘 설계자와 하드웨어 엔지니어 간의 워크플로를 통합하여 반복 작업을 줄이고 인적 오류를 최소화했다. ETRI는 머신러닝 기반 알고리즘이 포함된 향후 프로젝트에서도 동일한 방식으로 HDL Coder를 활용한 자동 코드 생성을 적극 적용할 계획이다. 한국전자통신연구원 전파연구본부의 책임연구원인 김형중 박사는 “매트랩 펑션 블록(MATLAB Function blocks)을 사용하면 주요 알고리즘 코드 대부분을 별도 작업 없이 그대로 사용할 수 있어 특히 유용하다”면서, “HDL 전문 지식이 없어도 HDL 코더를 사용해 알고리즘을 HDL 코드로 쉽게 변환할 수 있었다”고 설명했다. 매스웍스코리아의 정승혁 애플리케이션 엔지니어는 “한국전자통신연구원의 직교형 레이더 신호 개발에서복잡한 신호처리 알고리즘을 FPGA 하드웨어로 효율적으로 구현하는 데 매트랩과 시뮬링크가 핵심 역할을 했다. 이번 성과는 매스웍스의 모델 기반 설계 접근법이 한국의 첨단 연구개발 프로젝트에서 실질적인 혁신을 가능하게 한다는 것을 보여준다”면서, “매스웍스는 앞으로도 한국의 선도적인 연구기관들과 지속적인 협력을 통해 차세대 기술 개발에 적극 지원할 것”이라고 말했다.

캐드앤그래픽스에서 HP Z2 Mini G1a 데스크톱 성능을 체험 리뷰하실 리뷰어를 찾습니다. 리뷰 기사는 캐드앤그래픽스 2025년 10월호에 실릴 예정이며, 리뷰용 제품을 받으신 후 실제로 사용해 보시고, 9월 12일(금요일)까지 리뷰 원고를 보내 주시면 됩니다. (Z2 Mini G1a 데스크탑과 24인치 모니터 배송 예정) 잡지에 실리는 리뷰 기사에 대해서는 소정의 원고료를 드립니다. 리뷰를 원하시는 분은 간단한 자기소개 및 사용하시는 소프트웨어에 관한 내용을 메일(cadgraphpr@gmail.com)로 보내주세요. - 제목 :  HP Z2 미니 G1a 리뷰어 지원 - 보내실 내용 : 간단 약력 등 자기소개, 사용 소프트웨어, 전화/메일/소속 (참고할 만한 기고 이력이나 블로그 링크 등 있을 경우 같이 기재) - 모집기간 : 선정시(선착순, 이력 검토 후 선정) - 모집 마감되었습니다. 문의 : 02-333-6900 리뷰어 모집 대상  :  제조, 건축, 엔지니어링 분야 엔지니어(캐드, CAE, 3D 디자인 및 렌더링 등 사용자)     ------------------------------------------------------------------------------------------------------ HP Z2 Mini G1a 데스크톱 워크스테이션 소개   HP Z2 Mini G1a는 컴팩트한 크기에 강력한 성능을 담은 미니 워크스테이션으로, 복잡한 3D 디자인, 그래픽 프로젝트, 로컬 AI 모델(LLM) 환경에 적합합니다. 최고 사양의 AMD Ryzen™ AI Max+ PRO 시리즈 프로세서(최대 16코어/32스레드, 5.1GHz 부스트, 64MB 캐시)가 장착되며, 내장 그래픽(최대 AMD Radeon™ 8060S)을 통해 별도의 외장 GPU 없이도 GPU 가속 3D 작업 및 AI 추론을 실행할 수 있습니다. 최대 128GB LPDDR5x 통합 메모리 중 96GB까지 그래픽 갯수에 할당 가능하므로, 여러 개 전문 애플리케이션을 동시에 실행해도 병목 현상이 적습니다. 스토리지는 NVMe M.2 SSD 슬롯 2개를 사용해 최대 8TB까지 확장 가능하며, RAID 0/1을 지원합니다. 연결성도 우수합니다. Thunderbolt™ 4 USB-C 포트, Mini DisplayPort 2.1, 10GbE LAN, Wi-Fi 7 등 최신 포트를 모두 지원하며, 내부 전원 어댑터(300W 내장)로 외부 어댑터 없이 간결한 설치가 가능합니다. 냉각 설계는 대형 방열판과 팬 조합, 3D 메쉬 흡기 구조 등으로 내부 발열을 최소화합니다. 시스템 RAM은 납땜되어 교체는 불가능하지만, 두 개의 PCIe Gen4 M.2 슬롯으로 저장장치 확장이 자유롭습니다. Geekbench 6 기준 CPU 멀티코어 점수 약 17,210점, GPU OpenCL 점수 91,591점을 기록하며, 최신 워크스테이션 수준의 성능을 입증했습니다. ISV 인증과 HP Wolf Security(BIOS~OS)로 전문적인 워크플로우와 기업 보안, 안정성까지 제공합니다. 작은 공간, 고성능 AI·그래픽 작업, 3D 디자인, 콘텐츠 크리에이션, 엔터프라이즈 환경에 모두 어울립니다. 공식 제품 정보는 HP 웹사이트(https://www.hp.com/kr-ko/workstations/z2-mini-a.html)에서 확인할 수 있습니다.     참고 후기 HP Z북 울트라 G1a 리뷰 (1) - AI 크리에이터와 3D 작업을 위한 최적화 HP Z북 울트라 G1a 리뷰 (2) - 설계 엔지니어 관점에서 본 고성능 노트북